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# Documentation
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- Class name: LLMChatMessageConcat
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- Category: SALT/Language Toolkit/Messages
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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LLMChatMessageConcat节点旨在将两个聊天消息列表连接起来，有效地将对话或消息序列合并成一个单一的、连续的流。这个节点在处理和组织大量对话数据时特别有用，可以将分散的消息序列整合成一个完整的对话流程。
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# Input types
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## Required
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- message_a
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- 代表要连接的第一个聊天消息列表。它对于将多个消息序列组合成统一列表至关重要。这个输入可以包含任何类型的聊天消息，如用户询问、系统回复等。
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- Comfy dtype: LIST
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- Python dtype: List[ChatMessage]
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- message_b
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- 代表要与第一个列表连接的第二个聊天消息列表。这个参数对于合并对话或扩展消息序列至关重要。它允许用户将两个独立的对话片段无缝地结合在一起。
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- Comfy dtype: LIST
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- Python dtype: List[ChatMessage]
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# Output types
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- llm_message
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- 输出的是连接后的聊天消息列表，提供了统一的对话序列或消息交换。这个输出可以直接用于进一步的处理，如分析对话内容、生成摘要，或者输入到其他自然语言处理任务中。
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- Comfy dtype: LIST
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- Python dtype: List[ChatMessage]
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## Usage tips
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- Infra type: `CPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class LLMChatMessageConcat:
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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return {
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"required": {
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"message_a": ("LIST", ),
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"message_b": ("LIST", ),
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},
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}
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RETURN_TYPES = ("LIST",)
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RETURN_NAMES = ("llm_message", )
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FUNCTION = "concat_messages"
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CATEGORY = f"{MENU_NAME}/{SUB_MENU_NAME}/Messages"
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def concat_messages(self, message_a, message_b):
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return (message_a + message_b, )
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```
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